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1.
为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles,SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素,通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿;采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分,以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型;提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法,并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1,2,3元/km) 下的使用频率有显著影响;使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行;公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV. 相似文献
2.
为了测试在太空环境下航天机构中弹性机构的性能指标,研制了高低温环境下测量角度-力矩特性的测试平台.分析测试平台测试原理后,设计了平台的机械结构、设计电气系统结构并搭建软件系统.机械结构考虑对被测对象的保护,针对高低温测试带有高低温箱,可以为被测对象提供-100℃~100℃的温度环境,具有热变形偏差测量与补偿设计,减少温度变化对测量精度的影响.软件系统具备收集、处理、存储数据和图形化显示能力.分析平台不确定度的组成,对传感器进行测试校准并对航天弹性机构进行测试,测试结果验证了:该测试平台的力矩检测范围为0~50 N·m,力矩检测精度≤0.5%FS,角度测量扩展不确定度为U=35.6″,得到了被测对象的角度-力矩特性曲线图. 相似文献
3.
针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%. 相似文献
4.
以淮海经济区的20个城市作为研究样本,运用OLS和工具变量(IV)回归的方法探求收入不平等及知识产权保护对于城市创新的影响。另外,详细论述了模型中存在的内生性问题,并引入了地理意义上的外生变量。结论表明:①强的知识产权保护有利于带动淮海经济区的城市创新,这个结论也验证了大量的国内外研究;②强大的中产阶级的存在有利于促进城市创新。由于本文是为数不多的对该领域的探索,并且样本量过小,所以第二个结论能否被推广还有待被更大范围的数据验证,但该结论对淮海经济区却有很强的针对性。基于此,提出了如下建议:加强知识产权保护及配套制度的制定、缩小城乡和城市之间的差距,以及加强区域中心城市功能。 相似文献
5.
不均匀沉降会对建筑物产生不利影响,甚至会导致局部或整体的破坏.本文以浙江绍兴某钢网壳结构为研究对象,运用有限元分析软件ANSYS,模拟分析不均匀沉降对该钢网壳结构应力、变形及稳定性的影响.结果表明:不均匀沉降会降低钢网壳结构的静力性能和稳定性能,且不均匀沉降越大,对结构的影响越不利. 相似文献
6.
7.
文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。 相似文献
8.
根据GB 7475—87《水质铜、锌、铅、镉的测定火焰原子吸收分光光度法》建立地表水样测定的数学模型,并根据JJF 1059.1—2012《测量不确定度评定与表示》的要求,计算测量过程中的不确定度分量,最终得出扩展不确定度.经检测计算,该地表水样品中的铜含量为1.53 mg/L,其扩展不确定度为0.036 mg/L,包含因子k=2,地表水样品中铜含量的测量结果应报告为(1.53±0.036) mg/L, k=2.结果表明,火焰原子吸收分光光度法测定地表水样中铜含量的不确定度主要来源于标准曲线拟合、标准溶液配制和样品重复测量. 相似文献
10.
摘要: 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面;结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明:Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%;在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果. 相似文献